一般集団において、ルーチンの臨床因子に基づくリスクプロファイルが脳卒中の確率を予測できるか?
フラミンガム研究コホート
年齢、収縮期血圧、降圧療法、有糖尿病、喫煙、既往の心血管疾患、心房細動、および左室肥大に基づく脳卒中予測のための健康リスク評価関数(リスクプロファイル)の開発
脳卒中イベントhard clinical
容易に入手可能な臨床因子を用いたリスクプロファイルにより、個人の10年間の脳卒中確率を推定でき、ターゲットを絞った多因子リスク因子の修正を促進する可能性があります。
フラミンガム研究コホートを用いた脳卒中予測のための健康リスク評価関数が開発されました。リスクプロファイルに含まれる脳卒中のリスク因子は、年齢、収縮期血圧、降圧療法の使用、有糖尿病、喫煙、既往の心血管疾患(冠動脈性心疾患、心不全、または間歇性跛行)、心房細動、および心電図による左室肥大です。9回目および14回目の隔年検診からの10年間の追跡中に発生した472件の脳卒中イベントに基づき、性別ごとにポイントシステムを用いたCox比例ハザードモデルにより脳卒中の確率が計算されました。医師の診察室でのルーチン身体検査により容易に判定できるリスク因子に基づき、脳卒中リスクを推定できます。個人のリスクは同じ年齢・性別の平均脳卒中リスクと比較可能です。自分の脳卒中リスクが平均の数倍であるという情報は、リスク因子の修正の動機付けとなるかもしれません。また、軽度または境界値の高血圧など複数のリスク因子の境界レベルによる実質的に増加した脳卒中リスク者を特定し、多因子リスク因子の修正を促進するのに役立つ可能性があります。
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Philip A. Wolf
Ralph B. D’Agostino
Albert J. Belanger
Stroke
Boston University
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Wolfら(Fri,)がこの質問を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/69dabb0c78a3e0e288684288 — DOI: https://doi.org/10.1161/01.str.22.3.312